DynamoDB 是 Amazon最新发布的 NoSQL 产品。DynamoDB是一个性能好、可靠高且具有可扩展性的 NoSQL 云数据库服务，DynamoDB集15年分布式非关系性数据库开发之精粹，又通过内部使用考验，是AWS团队精心打造的产品。
DynamoDB有以下几个特性：
- 稳定的性能保证。为了保证高性能，DynamoDB采用固态硬盘(SSD)进行存储，对于一般的请求，DynamoDB在十毫秒内就可以完成，而且处理请求的速度不会随着数据量的增加而减慢。
- 读/写流量限制预设(Provisioned Throughput)。这个概念和我们经常接触的按带宽收费非常相像，用户必须指定对数据库的读/写带宽，Amazon会按用户设置的读/写带宽收费。但与传统的带宽收费不同，用户可以随时通过控制台或者API更改数据库的读/写流量的限制。
- 自动扩容。DynamoDB不会对用户的数据规模大小做任何限制，后台会默默地把用户的数据分布到各个机器上去。
- 强一致性。用户可以通过参数指定要读的数据是否需要一致性。这里需要注意的是，如果读的数据全是要求强一致性的话，那么在设置读流量上限时需要设置成实际读流量的两倍。
- 完全分布式，无中心化架构。一个表上的数据可以分布到几百台机器上。
- Schema free。都叫NoSQL了，Schema必须free。
- 和Amazon Elastic MapReduce深度整合。在EMR上可以调用DynamoDB的数据进行MapReduce，并将计算结果保存到S3，同时也可以用EMR对DynamoDB做备份。
- 容灾。容错、完善的监控、安全、物美价廉、管理方便，这些都是云服务应该做到的。
- 大家第一眼看到Provisioned Throughput时，都会觉得这个概念比较别扭。为什么要给自己限制读/写流量呢?但仔细分析之后大家会发现Provisioned Throughput是迫不得已的做法，而且前三个特性其实也与之有着不可分割的关联。
- DynamoDB是一个共享型的数据库云服务。所谓共享型的数据库云服务，是指一台机器上的CPU、内存及磁盘资源会给多用户使用。共享型服务最大的问题在于资源的公平性，如何保证一个用户对资源的使用不会影响到其他用户?例如，用户A在DynamoDB上保存了10GB的数据，假设这10GB数据全部保存在同一台机器上，而且这台机器的读性能只有1GB/秒。此时，如果用户每秒要读1GB数据，必然会影响到其他用户对同台机器上的数据访问，因为一台机器的吞吐量是固定的。这样就没有办法做到每个用户每个请求都有稳定的性能保证。正如各种MySQL共享服务会根据用户预购买的数据空间来限定每秒的请求数来解决资源公平性一样，DynamoDB利用Provisioned Throughput来解决资源公平性。如果用户的读/写请求量变大，就得提高读/写请求的带宽上限，付更多的钱，DynamoDB同时会根据用户购买的带宽将数据分散到更多的机器上。目前，单表最多支持10000个1KB读/写(相当于10MB/s的读写)，单用户最多20000个1KB读/写(相当于20MB/s的读写)。如果需求增加，则需要填表单独申请。同时还有更多详细的规定，具体详见用户手册(其实所有的规定都是受到资源公平性以及后台具体实现的约束)。
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什么是DynamoDB Amazon DynamoDB 是一项完全托管的 NoSQL 数据库服务，提供快速而可预测的性能，能够实现无缝扩展。 Amazon DynamoDB 可以存储和检索任何大小的数据， 并处理任何级别的请求流量 DynamoDB特性 无缝拓展 DynamoDB可以实现水平拓展，当表存储大小或访问量超过一定阈值时，DynamoDB会自动且无缝地把一个表扩展到多个（几百个）服务器上
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基本概念 Table（表），与其他数据库的表的概念一致，即为数据的集合。 Items（数据项），代表一行数据。 Attributes（属性），一个数据项可由多个属性构成，一个属性由属性名、属性值类型和属性值构成。 Partition Key（分区键），即是最简单的主键，由一个属性构成，一张表有且只有一个分区键。由于 DynamoDB 内部在存储数据时使用分区键的 Hash 值实现跨多个分区的数据项
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表元数据 下面这些方法用于获取表信息： 列出数据库的所有表 $this->db->list_tables(); 该方法返回一个包含你当前连接的数据库的所有表名称的数组。例如: $tables = $this->db->list_tables(); foreach ($tables as $table) { echo $table; } 检测表是否存在 $this->db->table_
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我的应用程序有两个数据源。第一个数据源使用JdbcTemplate访问Postgre。第二个数据源使用Spring数据JPA访问CockroachDb。 所以我为这个数据源创建了两种配置。 除了具有空间数据的对象之外，坚持使用这两个数据源工作正常。当我试图保存空间数据到CockroachDb，我得到一个错误： Hibernate：选择geoobject0_. id为id1_2_0_，geoobje
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6.9.3 Database ItemWriters 虽然文本文件和XML都有自己特定的 ItemWriter, 但数据库和他们并不一样。这是因为事务提供了所需的全部功能。 对于文件来说 ItemWriters 是必要的, 因为如果需要事务特性,他们必须充当这种角色, 跟踪输出的 item,并在适当的时间 flushing/clearing。使用数据库时不需要这个功能,因为写已经包含在事务之中。
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SQLAlchemy 1.4 / 2.0 Tutorial 此页是 SQLAlchemy 1.4/2.0教程 . 上一页： 处理事务和DBAPI |下一步： |next| 使用数据库元数据 随着引擎和SQL执行的停止，我们准备开始一些炼金术。SQLAlchemy Core和ORM的核心元素是SQL表达式语言，它允许流畅、可组合地构造SQL查询。这些查询的基础是表示数据库概念（如表和列）的Pytho
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我试图从Firebase数据库中读取数据，我已经到处阅读和查找，但我已经走到了死胡同。 这就是我所做的一切。 依赖项： 实现'com.google.firebase： Firebase存储： 9.2.1' 实现'com。谷歌。firebase:firebase数据库：9.2。1' 实现'com。谷歌。firebase:firebase授权：9.2。1' 实现'com。谷歌。火基：火基核心：9.2。
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我正在尝试将mysql数据库导入新版本的xampp（v7.1.8）。按下导入按钮后，我收到数百条此错误消息： 请注意.\vendor\phpmyadmin\sql parser\src\UtfString.php#128未初始化字符串偏移量：516 回溯 .\vendor\phpmyadmin\sql parser\src\Lexer.php\823:phpmyadmin\SqlParser\Ut